Fugu-MT 論文翻訳(概要): "vcd2df" -- Leveraging Data Science Insights for Hardware Security Research

論文の概要: "vcd2df" -- Leveraging Data Science Insights for Hardware Security Research

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.06470v3
Date: Tue, 10 Jun 2025 02:20:30 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-06-11 15:11:39.96771
Title: "vcd2df" -- Leveraging Data Science Insights for Hardware Security Research
Title（参考訳）: vcd2df" -- ハードウェアセキュリティ研究のためのデータサイエンスインサイトを活用する
Authors: Calvin Deutschbein, Jimmy Ostler, Hriday Raj,
Abstract要約: ハードウェア設計言語(HDL)からPythonやRのようなデータサイエンス言語へのブリッジを作成します。本稿では、レジスタ転送レベル(RTL)トレースデータから高レベル言語でインサイトを導出する方法を示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6554326244334868
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Abstract: In this work, we hope to expand the universe of security practitioners of open-source hardware by creating a bridge from hardware design languages (HDLs) to data science languages like Python and R through novel libraries that convert VCD (value change dump) files into data frames, the expected input type of the modern data science tools. We show how insights can be derived in high-level languages from register transfer level (RTL) trace data. Additionally, we show a promising future direction in hardware security research leveraging the parallelism of Spark to study transient execution CPU vulnerabilities, and provide reproducibility researchers via GitHub and Colab.
Abstract（参考訳）: 本研究では、ハードウェア設計言語(HDL)からPythonやRのようなデータサイエンス言語へのブリッジを、VCD(バリューチェンジダンプ)ファイルをデータフレームに変換する新しいライブラリを通じて作成することで、オープンソースハードウェアのセキュリティ実践者の宇宙を広げたいと考えています。本稿では、レジスタ転送レベル(RTL)トレースデータから高レベル言語でインサイトを導出する方法を示す。さらに、Sparkの並列性を活用して、一時的な実行CPU脆弱性を研究し、GitHubとColabを介して再現性の研究者を提供する、ハードウェアセキュリティ研究における将来的な方向性を示す。

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